《数据搜集与下》课件

数据搜集与整理数据是宝贵的资源，可以帮助企业做出更好的决策搜集和整理数据是数据分析的第一步，也是最基础的一步这一步对于后续的分析和应用至关重要by数据搜集的重要性发现新机会数据搜集能发现新趋势和商业机会，为企业决策提供依据优化决策基于数据分析做出更明智的决策，提高效率，降低风险提升竞争力掌握市场动态和用户需求，制定有效策略，提高竞争力数据搜集的方法问卷调查实地观察网页爬虫接口调用API通过设计问卷，收集目标人群的通过实地考察和观察，收集第一自动抓取互联网公开数据，快速通过调用第三方平台提供的接口意见和想法，了解市场需求，进手数据，对事物有更直观的了解高效地获取大量信息，适用于市，获取特定数据，如天气数据、行数据分析，弥补问卷调查的不足场分析、舆情监测等场景交通数据等，用于数据分析和应用开发线上搜集数据获取便捷数据范围广阔数据更新实时通过网络获取数据，避免人工采集耗网络数据来源多样化，可以获得难以网络数据更新频繁，可以获取最新的费的时间和精力，提升效率获取的线下数据，扩大数据搜集范围数据信息，确保数据时效性网页爬虫自动化数据采集数据结构化处理网页爬虫可以自动抓取网页内容，例如文网页爬虫获取的数据通常以非结构化的形本、图片、视频和链接它是获取大量网式存在，需要进行预处理和清洗，将其转页数据的有效工具，但需要遵守网站的使换为可分析的结构化数据这涉及数据清用条款和规则洗、规范化和转换等步骤接口调用API数据获取便捷数据格式灵活直接调用接口，无需下载网页内容接口通常提供标准格式数据，如，节省时间和资源JSON或XML，易于解析和处理自动化采集实时数据更新使用脚本或程序自动调用接口，实接口可以提供最新的数据，确保数现批量数据采集，提高效率据时效性，满足实时分析需求线下搜集问卷调查设计结构合理、内容清晰的问卷通过面对面或电话访问收集数据问卷调查收集数据问题设计问卷调查是一种常见且有效的数据收集方法，可以收集用户意问卷设计需要精心考虑，确保问题清晰、易懂，并能有效收集见、态度和行为信息到所需信息样本选择数据分析选择合适的样本群体，可以保证问卷调查结果的代表性和有效收集到的问卷数据需要进行统计分析，得出结论并提供相关洞性察线下搜集实地观察-观察人群行为了解产品陈列体验服务流程直接观察人们在特定环境下的互动和行为，观察商品的摆放方式、颜色搭配、价格标签通过亲身体验，获取关于服务质量、效率和获取真实的用户体验数据等，了解消费者在购买决策过程中的行为顾客满意度的第一手资料数据搜集注意事项数据来源可靠性数据格式多样性数据获取合法性数据来源的可靠性至关重要需要确保不同数据来源的格式可能不一致，需要在搜集数据时，需要遵守相关法律法规数据来自可信的机构或平台，并经过验进行统一处理才能进行分析，并获得必要的授权证数据来源可靠性数据来源辨别确认数据的来源是否可靠，数据是否来自权威机构，是否经过严格的审查和验证数据时间一致性确保收集到的数据时间一致，避免不同时间段的数据混杂，影响分析结果数据验证对数据进行必要的验证，例如交叉验证、逻辑验证等，确保数据真实性和准确性数据格式多样性结构化数据半结构化数据表格形式，行和列清晰，每个单元拥有特定结构，但格式灵活，如格对应唯一值，如CSV、Excel JSON、XML文件，可包含嵌套文件元素和属性非结构化数据缺乏明确结构，如文本、图像、音频和视频，需要特殊处理才能提取信息数据获取合法性隐私保护版权限制收集个人信息时，应遵守相关法律法规例如，GDPR、CCPA等收集受版权保护的数据时，需获得授权例如，使用他人图片、音获得用户同意，明示数据用途频、视频等内容，需征得版权所有者的同意数据预处理步骤数据清洗1去除数据集中无用或重复的记录，例如空白值或重复项，确保数据的完整性和准确性数据转换2将数据转换为统一的格式和类型，例如将文本数据转换为数值数据，使数据更易于分析和处理数据规范化3对不同尺度的数据进行统一处理，例如将数据缩放到0-1之间，方便比较和分析数据清洗数据清洗的重要性数据清洗的步骤数据清洗的工具数据清洗有助于去除数据中的错误、重复项•数据检测许多数据清洗工具可用于自动化数据清洗过和缺失值，提高数据质量和准确性程，例如Python的Pandas库、SQL的•数据转换数据清洗函数等•数据填充•数据规范化数据转换数据类型转换数据单位转换

11.

22.将不同类型的数据转化为统一将不同单位的数据转换为统一格式，例如将文本数据转换为单位，例如将米转换为厘米数值型数据数据编码转换数据格式转换

33.

44.将不同编码的数据转换为统一将不同格式的数据转换为统一编码，例如将UTF-8编码转换格式，例如将CSV数据转换为为GBK编码Excel数据数据规范化统一标准数据规范化是指将不同来源、不同格式的数据统一到相同的标准下数据一致性例如，将日期格式统一为YYYY-MM-DD或将货币单位统一为美元数据可比性规范化后的数据可以进行有效的比较和分析，避免因格式差异导致的误差缺失数据处理缺失数据原因数据采集过程中，各种因素导致数据缺失例如，数据输入错误、设备故障、数据丢失等处理方法根据数据特点和缺失模式选择合适方法，如删除法、插补法等，确保数据完整性影响因素缺失数据处理方法会影响后续分析结果，需谨慎选择，避免引入偏差或误差删除法数据缺失数据质量当数据集中存在大量缺失值时，删如果删除后的数据量仍然足够大，除法可以有效简化数据集，减少处且删除的数据不影响分析结果，则理复杂度删除法是合理的处理方法删除策略可以选择删除整行或整列，具体策略取决于数据结构和缺失值分布插补法平均值插补中位数插补

11.

22.使用缺失值所在列的平均值来使用缺失值所在列的中位数来填充缺失值填充缺失值最近邻插补线性插补

33.

44.使用与缺失值所在行最相似的使用缺失值前后两个值的线性行的值来填充缺失值组合来填充缺失值平均值中位数法/此方法适用于数值型数据如果数据分布较为集中，平均值填充比较合适用缺失数据所在列的平均值或中位数来填充缺失值如果数据分布存在偏态，中位数填充更准确异常值处理数据可视化识别1使用直方图、箱线图等可视化方法z-score2计算每个数据点与平均值的标准差倍数法IQR3计算数据点的四分位距范围异常值是指明显偏离数据集中的其他数据点的数据值识别和处理异常值是数据预处理的重要步骤异常值处理散点图识别箱线图识别直方图识别散点图可以直观地显示数据分布，异常值通箱线图显示数据分布的五数概括，异常值位直方图显示数据频率分布，异常值通常位于常会远离其他数据点于箱线图的边缘或超出范围直方图的边缘或峰值之外异常值处理-z-score数据分布z-score衡量数据点距离平均值的标准差倍数图表分析数据点远离平均值，超过一定阈值，可判断为异常值计算公式z-score通过计算数据点与平均值的差值除以标准差来获得法IQR计算判定异常值IQRIQR表示四分位距，是数据集中第三四分位数（Q3）与第一四分根据IQR和Q

1、Q3计算上下界限，落在界限之外的数值被视为异位数（Q1）的差值常值计算IQR可以帮助识别异常值，IQR值越大，数据分布越分散下界限=Q1-

1.5*IQR，上界限=Q3+

1.5*IQR数据合并技巧数据合并是数据整理过程中重要的步骤，能够将多个数据源整合到一起，形成更全面的数据集正确的数据合并方法可以提高数据分析效率，挖掘更多有价值的信息纵向合并1追加数据记录横向合并2扩展数据列连接方式3根据共同字段进行连接纵向合并用于将具有相同结构的数据集追加到一起，扩展数据记录数量横向合并用于将具有相同记录数量的多个数据集合并，扩展数据列数量连接方式则根据数据集中共同的字段进行匹配，实现数据集的融合纵向合并数据添加相同列名纵向合并用于将两个或多个数据集合并的数据集必须具有相同的列名在行方向上进行合并，并将它们组，以便将数据正确地添加到一起合成一个更大的数据集无重复行确保合并后的数据集不包含重复的行，以防止数据冗余横向合并合并列连接条件将多个数据集的相同行合并成一个新数据集例通过指定连接条件，将两个数据集的相同列进行如，将不同年份的销售数据合并到一个表中匹配，并合并成一个新的数据集连接方式选择内连接左外连接

11.

22.仅保留两个表中都存在的记录保留左表所有记录，右表匹配到的记录右外连接全连接

33.

44.保留右表所有记录，左表匹配到的记录保留两个表的所有记录，并进行匹配数据分组与排序分组依据选择选择合适的分组依据，例如性别、年龄、地区等分组聚合函数使用平均值、总和、计数等函数，汇总分组后的数据排序算法选择选择合适的排序算法，例如冒泡排序、快速排序等，对数据进行排序分组依据选择地理位置分组时间分组用户属性分组产品类别分组根据城市、省份、国家等地理信根据日期、月份、季度等时间信根据用户的年龄、性别、收入等根据产品类型、价格、品牌等信息对数据进行分组，方便分析地息对数据进行分组，分析数据随属性进行分组，了解不同用户群息对数据进行分组，分析不同产区差异时间变化趋势体的特点品类别分组聚合函数求和平均值计算分组内所有数值的总和计算分组内所有数值的平均值计数最大值统计分组内数据的数量找到分组内所有数值中的最大值排序算法选择冒泡排序插入排序快速排序归并排序简单易懂，适用于小规模数据，效率略高于冒泡排序，适用于部效率较高，适用于大部分数据，稳定性高，适用于大规模数据，但效率较低分有序数据，但对于大量数据效但对于已经排序的数据效率较低但空间复杂度较高率较低数据透视技巧数据透视表1多维数据展示，快速分析数据透视图2图形化展示，直观洞察交叉分析应用3探寻变量关联，发现趋势数据透视是指从多个角度观察和分析数据，提取关键信息，发现数据背后的规律和趋势数据透视技巧能够帮助我们更高效地处理和理解数据，并从中获得有价值的洞察数据透视表数据汇总交叉分析数据透视表可以将数据按照不同的可以将不同维度的数据进行交叉分维度进行汇总，方便分析和解读析，发现数据之间的关联和趋势数据筛选交互式操作可以根据需要对数据进行筛选，仅可以根据需要调整透视表的设计和显示符合条件的数据布局，以更好地展示数据数据透视图交互式分析用户可以根据需要调整透视图的维度和指标，进行数据筛选、分组、排序等操作，深入挖掘数据背后的信息直观呈现数据交叉分析应用发现关联挖掘趋势交叉分析可以发现不同变量之间通过交叉分析，可以挖掘数据中的关联关系，例如，产品类别与的趋势，例如，不同年龄段消费销售额之间的关联者对产品的偏好变化趋势优化策略预测未来基于交叉分析结果，可以制定更交叉分析可以帮助预测未来数据精准的营销策略，例如，针对特，例如，预测未来一段时间内某定用户群体进行精准广告投放产品的销量趋势数据筛选与切片条件筛选1根据特定条件选择数据数据切片2提取数据子集多维筛选3根据多个维度筛选数据数据筛选与切片，是数据分析中重要的预处理步骤条件筛选有助于聚焦特定数据，数据切片则可以提取感兴趣的数据子集，多维筛选可以实现更精准的数据分析条件筛选逻辑运算范围筛选使用“AND”、“OR”、“NOT”等逻辑运算根据数值范围进行筛选，例如筛选价格在符，将多个条件组合起来筛选数据100元到200元之间的商品例如，筛选年龄大于18岁且性别为男性的可以使用“大于”、“小于”、“等于”等比较用户运算符数据切片提取关键信息交互式探索数据切片可以提取特定条件下数据的子集，帮助用户更深入地了解通过拖动、缩放和筛选切片，用户可以动态调整数据视图，发现隐数据趋势和模式藏在原始数据中的洞察多维筛选组合筛选条件可以使用多个维度进行筛选，例如，按时间、地区、类别等同时进行筛选，以缩小数据范围数据可视化筛选后的数据可以进行可视化展示，帮助用户更好地理解数据趋势和模式交互式筛选用户可以通过拖动滑块、选择下拉菜单等方式交互式地筛选数据，更加灵活便捷数据可视化直观呈现1将复杂数据转化为易于理解的图形，揭示数据背后的趋势和模式深度洞察2通过可视化图表，发现隐藏在数据中的关键信息，辅助决策和分析增强说服力3用生动形象的可视化图表，将分析结果更清晰地传达给受众，增强说服力图表类型选择条形图折线图适合比较不同类别数据的大小，例适合显示数据随时间变化的趋势，如不同地区的销售额例如网站流量变化饼图散点图适合展示数据占比，例如不同产品适合展示两个变量之间的关系，例销售额占总销售额的比例如身高和体重之间的关系图表配色与标签色彩搭配标签清晰

11.

22.图表配色要协调一致，避免使图表标签要清晰易懂，包含必用过多颜色，保持简洁清晰要的文字说明，例如标题、轴选择与主题相关的配色方案，标签、图例等能更好地传达数据信息字体大小标签位置

33.

44.字体大小要适宜，保证标签清标签位置要合理，避免遮挡数晰可见，同时避免过度占用图据或其他重要信息表空间交互式可视化用户互动动态更新用户可以通过鼠标、键盘等方式与交互操作会实时更新图表内容，展图表进行交互，例如放大、缩小、示数据背后的变化趋势旋转等数据探索用户可以更深入地探索数据，发现隐藏的模式和趋势。